使用MMDetection训练自己的数据集

介绍

  mmdetection是香港中文大学MMLab开发并维护的一个目标检测框架,该团队曾在coco比赛中获得冠军。目前支持三十多种算法,使用配置文件进行训练和测试,方便自定义和扩展。

安装mmdetection

  编译过程中如果报错可以尝试使用不同的cudatoolkit版本。

制作VOC格式的数据集

  数据集制作好以后,在data目录下建立数据集的一个软链接。

修改配置文件

  一般来说,一个配置文件由4部分组成:模型数据集scheduleruntime
  其中模型是训练使用的模型结构;数据集定义了训练、验证、测试集的格式和位置,以及batch_size等等;schedule设置了epochs总数和学习率衰减策略;runtime可以更改日志记录间隔和运行脚本,一般无需修改。

训练自己的数据集

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